2025 예측: 복합 AI의 기업 채택 연도

새해가 되면 이전에 본 적 없는 방식으로 AI를 채택하게 될 것입니다. 기업 내에서 달성할 수 있는 것을 재조정한 후에 말입니다. 지식 그래프는 복합 AI를 지원하여 비정형 정보를 조작 가능한 지식으로 변환하는 데 연료를 추가할 것입니다. GraphRAG와 같은 다른 도구와 함께 생성적 AI(GenAI)를 더 효율적으로 만듭니다.它们는 우리의 일상 생활에 AI를 통합하는 방법을 위해 계속해서 길을 열어갈 것입니다.

생성적 AI 모델이 할 수 있는 일에 대한 현실적인 관점은 복합 AI의 해를 가져올 것입니다

조직은 실제 문제를 해결하기 위해 GenAI의 잠재력을 구현하기 시작했습니다. 새해에는 이전에 본 적 없는 방식으로 채택될 것입니다. 그러나 기업 사용자를 위한 AI 채택에 대해 말하면, 모델 자체만으로는 복잡한 문제를 해결하기에 충분하지 않습니다. 인간으로서, 우리는 도구와 더智能하고 효율적이며, 계산기, 도서관, 컴퓨터에 접근할 수 있으면 더 많은 것을 성취할 수 있습니다. 우리는 언어 모델이 현재 단계에서 우리가 필요한 모든 것을 하도록 기대할 수 없습니다. 특히 기업 환경에서는 적절한 도구 없이 말입니다. 복합 AI 워크로드를 지원하는 지식 그래프를 추가하면 시스템을 광범위하게 활용하고 기업 내에서 이익을 얻을 수 있습니다.

GraphRAG와 정보 순위의 혁명

인터넷의 초기에는 주요 검색 엔진은 AltaVista와 Lycos였습니다. 검색 쿼리는 페이지의 모든 단어를 색인화하고 페이지 순위 순으로 결과를 제공했습니다. 결국 Google은 페이지가 서로 어떻게 관련되어 있는지 보는 방식으로 이를 재창조했습니다. 중요한 페이지가 다른 중요한 페이지를 가리키면 더 중요해졌습니다. 이러한 재귀 규칙은 웹을 그래프로 볼 때만 가능했습니다. 이것이 오늘날 우리가 알고 있는 Google과 페이지 순위를 가지게 된 방식입니다. 또한 Google이 2012년에 텍스트 데이터를 지식 그래프로 변환하기 시작했을 때, 우리는 실제 엔티티에 대한 구조화된 정보를 검색할 때 사용자가 어떻게 받는지의 진화를 보았습니다.

내년에는 키워드 검색에서 네트워크 및 그래프 구조를 기반으로 하는 검색으로의 전환과 같은 인터넷의 진화를 볼 것입니다. 언어 모델을 사용하여 문서를 구조화된 표현으로 변환하는 검색도 기업에 큰 이익을 가져다줄 것입니다. GenAI를 사용하여 RAG를 사용하는 것을 볼 수 있습니다. RAG는 문서의 모든 단어 또는 조각을 벡터로 변환하여 질문과 문서의 단어를 매핑할 수 있습니다.

私は 다음 검색의 다음 버전은 지식 그래프와 RAG의 조합을 사용하는 것입니다. 이것은 문서를 교차 참조하고 빠르게 공통점을 찾고 연결을 링크로 만드는 것을 가능하게 합니다. 시간이 지남에 따라 대부분의 문서화된 내용이 구조화된 정보로 변환되어 지식 그래프에 저장되어 검색 쿼리に対して 추론을 수행할 수 있습니다. 비정형 텍스트 정보를 구조화된 정보로 빠르게 변환하여 기호적 지식을 얻는 데 중점을 둘 것입니다.

인터넷의 인터페이스가 변경되고, 일상 생활에서 AI를 채택하기 전에 노동력에서 채택됩니다

구글에서 자란 사람으로서, 인터넷의 인터페이스가 변화하는 것을 피할 수 없습니다. ChatGPT의 채택은 다음 세대가 인터넷과 소통하는 주요 메커니즘으로 발전했습니다. 2025년과 그 이후에 이 채택이 어떻게 영향을 미칠지 보게 될 것입니다. 특히 광고와 같은 산업의 경쟁력을 유지하기 위해 어떻게 진화하는지 보게 될 것입니다.

대부분의 기술 혁신과 마찬가지로, 우리는 일상 생활에서 먼저 이를 구현할 것입니다.私は 개인용 보조 도구인 Siri나 Alexa와 같은 언어 모델이 우리의 일상적인 습관을 이해하고 발전시킬 것입니다. 일상 생활에서 개인용 보조 도구를 더 많이 사용하게 되면,仕事에서도 유사한 보조 도구를 기대하게 될 것입니다.

기업에서 생성적 AI를 구현하기 위한 예산의 재조정

이제 AI의 최고 인기サイクル이 지나간 후, 사람들은 GenAI에 대한 접근 방식이 더务實적입니다. 지난 1년 반 동안, 많은 사람들이 GenAI에大量의 예산을 지출했을 수 있으며, 다른 중요한 IT 영역과 데이터에 투자하지 않았을 수 있습니다. 내년에는 많은 조직이 더 잘 투자하기 위해 예산을 재조정할 것입니다. 이제 GenAI가 어떻게 작동할 수 있는지 또는 작동하지 않을 수 있는지에 대한 가시성과 노출이 있으므로, 기업은 GenAI와 다른 중요한 이니셔티브之间의 투자를 균형있게 조정할 수 있습니다.